Tumori, integrazione Ia e screening mammografico migliora la capacità diagnostica

Un recente studio, pubblicato sulla rivista Nature Medicine, ha dimostrato che l’intelligenza artificiale (IA) può aumentare la precisione e la rilevazione del tumore al seno riducendo il carico di lavoro dei radiologi e mantenendo al contempo un’elevata la qualità diagnostica.

Lo studio PRAIM ha analizzato i dati di oltre 460.000 donne partecipanti al programma MSP tra il 2021 e il 2023 in 12 centri di screening in Germania. Circa la metà delle mammografie è stata valutata utilizzando sistemi basati su IA, mentre l’altra metà è stata analizzata secondo il metodo tradizionale della doppia lettura da parte di radiologi.
I risultati evidenziano che l’integrazione dell’IA può migliorare i tassi di rilevamento del tumore al seno del 18% senza comportare un aumento dei falsi positivi o degli esami di follow-up non necessari.

Secondo lo studio, l’IA ha identificato 6,7 casi di tumore al seno ogni 1.000 donne sottoposte a screening, rispetto ai 5,7 casi rilevati con il metodo tradizionale, con un caso aggiuntivo individuato ogni 1.000 donne esaminate. La percentuale di donne inviate a ulteriori accertamenti è rimasta invariata: 37,4 per 1.000 nel gruppo IA contro 38,3 per 1.000 nel gruppo a doppia lettura tradizionale.
Un altro risultato chiave dello studio è l’efficienza potenzialmente migliorata grazie all’IA. Le simulazioni mostrano che, se tutti i casi classificati come normali dall’IA non venissero revisionati da radiologi, il tasso di rilevamento del tumore al seno sarebbe comunque superiore del 16,7%. Inoltre, il numero di richiami inutili potrebbe ridursi del 15%.

Il cancro al seno è il tumore più comune tra le donne, ma, nonostante l’elevata accuratezza della doppia lettura, alcuni casi di tumore al seno non vengono rilevati.
I sistemi basati su IA hanno il potenziale per colmare queste lacune diagnostiche, riducendo al contempo il carico sui radiologi.

“Il nostro obiettivo iniziale era dimostrare che le valutazioni basate sull’IA fossero equivalenti a quelle umane”, ha spiegato il Prof. Dr. Alexander Katalinic, autore dello studio e direttore dell’Istituto di Medicina Sociale ed Epidemiologia presso l’Università di Lubecca e UKSH. “Tuttavia, i risultati hanno superato le aspettative, mostrando che l’IA migliora significativamente i tassi di rilevamento del tumore al seno.”

Lo studio PRAIM rappresenta un passo avanti significativo verso l’integrazione dell’IA nella pratica clinica, evidenziandone il potenziale trasformativo per migliorare il rilevamento del tumore, aumentare l’efficienza e, in ultima analisi, contribuire a migliori risultati per le pazienti. Le ricerche future si concentreranno sull’impatto a lungo termine dell’IA sulla prognosi dei pazienti e sulla sua integrazione nei flussi di lavoro clinici quotidiani.

Stefan Bunk, Chief Technology Officer dell’azienda biotecnologica Vara, ha sottolineato l’importanza di questi risultati: “Lo studio PRAIM evidenzia l’enorme potenziale dell’IA per migliorare i programmi di screening in tutto il mondo. Questi dati cambieranno il modo in cui si parla di integrazione dell’IA nei sistemi sanitari.”

L’implementazione dell’IA potrebbe quindi alleggerire significativamente questo carico di lavoro. “Speriamo che i tassi di rilevamento più alti dati dall’IA migliorino i risultati per le donne con tumore al seno” ha concluso il Prof. Katalinic.